import pandas as pd
import numpy as np

Úvod¶

V poslední několika letech jsme v České republice mohli zaznamenat několik zajímavých mikroekonomických událostí. Výrazně narostla kupní síla, obyvatelstvo více utrácelo, ale i se znatelně zadlužilo. To se mimo jiné projevilo i na růstu e-commerce a maloobchodu. Další nevídanou situací byl i znatelný růst cen nemovitostí napříč českými městy i suburbii způsobený mimojiné nezastavitelnou poptávkou po novém bydlení, investicím a nebo jen touze získat více místa či zahradu.

To vše, vzhledem k negativnímu vývoji situace, má vliv na rekordní zadlužení obyvatelstva. Každá instituce poskytující úvěry fyzickým osobám se tak musí chovat opatrněji a věnovat více pozornosti, komu peníze poskytuje. V tomto projektu se podíváme na to, jak lze využít moderních technologií, věřejně dostupných dat a data science ke svému prospěchu.

Pro finanční instituace poskytující úvěry, či obchodníky nabízející své zboží nebo služby s odloženou splatností, by tak mohlo být zajímavé, jaké faktory ovlivňují schopnost splácení klientů. To by samo o sobě mohlo napomoci k větší obezřetnosti prodejce, přesnějšímu marketingovému cílení a nebo naopak k uzpůsobení služeb jednotlivým skupinám obyvatelstva.

Podíváme se tak na vztah mezi agregovanými daty ze sčítání lidu a podílu exekucí a bankrotů v jednotlivých obcích a pokusíme se z nich odvodit, jaké sociodemografických údaje ovlivňují, zda jsou obyvatelé schopni splácet své dluhy či nikoli.

Data¶

Využijeme vybrané výsledky ze sčítání lidu z roku 2011 a 2021 a data o exekucích a bankrotech za jednotlivé obce České republiky.

Původ dat¶

Celá datová sada za jednotlivé obce České republiky obsahuje:

• vybrané výsledky sčítání lidu 2011 a 2021
• počet obyvatel celkem v jednotlivých sociodemografických skupinách
• výskyt vybraných trestných činů
• podíl osob v bankrotu či exekuci

Byla stažena ze stránek nextcloud.profinit.eu, pravděpodobně je ale původ neagregovaných datasetů od Českého statistického úřadu.

Stručný popis¶

Pojďme si představit používané datasety a jejich strukturu. Oba datasety jsou díky dělení na obce velmi granulované a tím i relativně dlouhé.

Sčítání lidu¶

Data ze sčítání lidu z let 2011 a 2021 (geodata/census11_21/data_obce_vyhl_nevyhl.csv) jsou obsáhlá v jednom souboru a obsahují informace o jednotlivých obcích. Každá obec má svůj řádek a sloupce obsahují informace o jednotlivých sociodemografických skupinách. Výsledky jsou však agregované, takže neobsahují informace o jednotlivých obyvatelích, ale o celkovém počtu obyvatel v daných skupinách. V datech tak máme například pro každou obec v České republice informaci o počtu dětí, vzdělání, věku, rodinného stavu, občanství, ale i o vlastníkovi domů (družstvo, fyz. osoba, obec/stát, podílové) či stavebního materiálu domu, ve kterém obyvatelé žijí a mnoho více.

Dataset je složený z 6246 pozorování o 160 proměnných. Díky tomu je dataset velmi široký a obsahuje velikou škálu sociodemografikcých údajů. Každé pozorování je vytvořeno pro obec, kterých je celkem 6246.

Exekuce a bankroty¶

Data o exekucích a bankrotech (geodata/score/obce_skore_rizikovosti.csv) jsou dělená dle obcí České republiky a obsahují informace o podílu exekucí (klouzavý průměr za roky 2018-2021) a bankrotů (klouzavý průměr za orky 2018-2021) v jednotlivých obcích. Výsledky jsou agregované, takže neobsahují informace o jednotlivých obyvatelích, ale o celkovém počtu exekucí a bankrotů v dané obci. Mimojiné obsahují i tzv. skóre obce, které je výsledkem normovaného průměru počtu exekucí a bankrotů v obci. Toto skóre je v rozmezí 0 až 1, kde 0 znamená, že v obci nebyly žádné exekuce ani bankroty a 1 znamená, že v obci byly exekuce a bankroty v průměru v každém roce.

Dataset je složený z 6254 pozorování o 10 proměnných. Každé porování je vytvořeno pro obec, kterých je celkem 6254.

Kvalita dat¶

Data ze sčítání lidu z nějakého důvodu neobsahují data ze 14 obcí. Dle struktury území ČR mezi roky 2013 a 2022 od ČSÚ je v České republice (od 1.1.2016) celkem 6260 obcí. V našich datech je však "pouze" 6246 resp. 6254 obcí pro dataset exekucí. Těžko říct, zda je to chyba v našich datech, nebo v původních datech od ČSÚ, ale i mezi datasety je rozdíl v 8 obcích, které ve výsledcích ze sčítání lidu chybějí. Konkrétně se jedná o obce:

• (500062) Krhová v okrese Vsetín - 2024 obyvatel
• (500071) Poličná v okrese Vsetín - 1745 obyvatel
• (500101) Bražec v okrese Karlovy Vary - 221 obyvatel
• (500127) Doupovské Hradiště v okrese Karlovy Vary - 160 obyvatel
• (500135) Kozlov v okrese Olomouc - 270 obyvatel
• (500151) Luboměř pod Strážnou v okrese Přerov - 122 obyvatel
• (500160) Město Libavá v okrese Olomouc - 0 obyvatel
• (500194) Polná na Šumavě v okrese Český Krumlov - 202 obyvatel

Ač se jedná o obce (pro nás) v relativně zajímavém místě (s předpokládanou horší ekonomickou situací), tak se jedná o relativně malé obce, takže bychom je nemuseli brát v úvahu.